SemHash项目安装与配置指南

SemHash项目安装与配置指南

semhash Fast Semantic Text Deduplication semhash 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/semhash

1. 项目基础介绍

SemHash是一个用于数据集去重的开源工具,它通过语义相似度来识别和消除重复的记录。该项目适用于处理文本列表以及更复杂的多列数据集,如QA数据集。SemHash的主要特点是快速、可扩展、灵活、轻量且易于解释。

主要编程语言:Python

2. 项目使用的关键技术和框架

  • Model2Vec: 用于生成文本的嵌入表示。
  • Vicinity: 提供高效的近似最近邻搜索,用于相似度比较。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统中已安装以下依赖项:

  • Python(推荐版本3.6及以上)
  • pip(Python的包管理器)

安装步骤

步骤 1:安装依赖库

首先,您需要安装项目所需的一些Python库。打开命令行窗口,执行以下命令:

pip install datasets
pip install semhash
步骤 2:安装项目

从GitHub克隆项目到本地:

git clone https://github.com/MinishLab/semhash.git

进入项目目录:

cd semhash

安装项目:

pip install .

配置指南

安装完成后,您可以直接使用SemHash对数据集进行去重操作。以下是一个简单的使用示例:

from datasets import load_dataset
from semhash import SemHash

# 加载数据集
texts = load_dataset("ag_news", split="train')['text']

# 初始化SemHash实例
semhash = SemHash.from_records(records=texts)

# 对数据集进行去重
deduplicated_texts = semhash.self_deduplicate().deduplicated

上述代码片段展示了如何加载AG News数据集的训练部分,使用SemHash对其进行去重,并获取去重后的结果。

现在,您可以根据自己的需求调整代码,以处理不同的数据集和去重任务。

以上就是关于SemHash项目的详细安装和配置指南。遵循上述步骤,您应该能够成功安装并开始使用这个强大的数据集去重工具。

semhash Fast Semantic Text Deduplication semhash 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/semhash

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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